mongodb按照年月月分组，mongodb 分组统计count

什么是mongoDB数据库

没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。 (1)MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON(类JSON)作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

MongoDB是非关系型数据库。MongoDB又叫文档型数据库，或非关系型数据库，是一种NoSQL的数据库，是网站数据库的优选。

Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。

mongodb与mysql命令对比 传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。

（2）Mongodb数据库：非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。

求解决,使用Spring-data-mongodb写出根据日期时间(按日、周、月、年...

1、Criteria类提供了以下方法，所有这些方法都对应于MongoDB中的运算符：匹配数组时，若文档中数组个数和顺序不满足要求时，无法进行匹配。 使用$all关键字可以取消该限制。

2、使用数据透视表按周统计数据：数据透视表是一种交互式的表格，可以根据用户的选择对数据进行汇总、分析和可视化。要使用数据透视表按周统计数据，请按照以下步骤操作：a. 首先，选择包含日期和需要统计的数据的单元格区域。

3、怎么在spring-data-mongodb中进行字段间的比较 使用了BasicQuery (extends Query)来解决的。

4、在集合中可以使用。 其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。

5、我们将使用Spring HATEOAS和Spring Data MongoDB作为依赖项。你应该看到类似下图2所示的内容。 图2 ：引导应用程序配置完成后，下载zip并将其作为Maven项目导入你喜欢的IDE中。 首先，让我们配置application.properties。

五、MongoDB管道——概念篇

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

了解Linux的同学应该不陌生，管道是将上一条命令产生的结果作为下一条命令的输入，用”|“表示。而在MongoDB中也有类似的概念，它的全称是”聚合管道(Aggregate Pipeline)“，异曲同工。

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由 （database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。

大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

大数据培训课程一般会涉及数据统计、数据仓库与商务智能技术、机器学习与模式识别、HADOOP技术等。培训方式大体分为视频学习、线上直播学习、线下面授学习、双元学习模式几种方式。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。

如何实现mongodb中的sum汇总操作?

mongod.exe –config mongodb.configmongodb.config是Mongo\bin目录下的配置文件，需要在此配置文件中指定数据目录(比如，dbpath= C：\Mongo\Data)的位置。

mongo中的高级查询之聚合操作(distinct，count，group)distinct的实现：count的实现 group的实现 (1).分组求和：类似于mysql中的 select act，sum(count) from consumerecords group by act (2).分组求和，过滤。

看一个官网的例子：stage 1：通过match命令筛选出目标文档。stage 2： 然后将筛选出来的文档再通过group命令进行分组，最后通过sum命令对分组后的数据进行累加操作。这个概念相对复杂，以下仅为个人理解。

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